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RSS订阅原创 动手学深度学习复盘01
这项小于1，所以wt比原先更新式中首先衰退了一点，然后再进行优化更新，从而防止过拟合。是为了将线性变为非线性，从而使模型更加复杂，来解决实际问题。过拟合的解决办法，通常有衰退法和丢弃法(dropout)多个输入对应多个输出，我们希望输出的为分类的匹配概率。丢弃法是指对每个元素进行如下扰动，从而防止过拟合。为了学习(更新)w，b参数，从而优化模型，所以。想要衡量两个概率的区别，从而建立损失函数，所以。，是利用L2正则化技术，从而控制权重w。可通过最小化损失函数来学习w，b参数。
2023-07-15 20:13:06
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空空如也
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